大型语言模型（LLMs）是先进的人工智能模型，被设计用来理解人类语言并生成类似人类回复的模型。它们通过在一种称为Transformer模型的神经网络上构建的大量文本数据集进行训练。这些模型用于聊天机器人和虚拟助手、内容生成、摘要、翻译、代码生成等领域。
LLMs的一个显着特点是它们具备微调的能力。它们可以进一步训练以提升整体性能，并使其能够适应新的、专业领域，展示了它们的适应性和多功能性。
什么是LLM微调？
大型语言模型（LLMs）是在各种领域的大量数据上进行训练的功能强大的人工智能模型。尽管这些预训练模型在一般情况下表现良好，但它们可能不完全适用于特定的任务或领域。微调是一种技术，通过使LLM适应特定领域或任务来弥合这种差距。
想象一下，ChatGPT是一个通用语言模型，能够理解和回答用户的查询。然而，当应用于网站助手时，由于网站的独特上下文和要求，ChatGPT可能无法始终提供相关或准确的答案。这就是微调的作用。
微调涉及对特定领域或任务的数据集进行训练。这个数据集包含了所期望的回复的示例，让LLM学习特定应用的细微差别和期望。通过将生成的输出与标记的示例进行比较，LLM调整其参数，逐渐提升其产生上下文相关和准确回复的能力。
微调过程通常包括以下步骤：
1. 数据选择或生成：选择或生成与领域或任务相关的数据集。这个数据集应包含所期望的回复的示例，例如用户查询的正确答案或文本的良好结构摘要。
2. 数据分割：将数据集分为训练集和测试集。
3. 模型训练：将训练集输入到LLM中，模型根据其当前对语言的理解生成输出。然后将这些输出与相应的标记示例进行比较，计算差异或误差。
4. 参数调整：LLM使用计算得出的误差来调整其参数以及其内部连接的权重。这个调整过程在多次迭代中重复进行，使LLM逐渐学习领域特定数据中的模式和关系。
5. 性能评估：评估经过微调的LLM在测试集上处理特定领域或任务的改进情况。
微调是提升LLMs在实际场景中性能和适用性的重要技术。通过将这些强大的模型调整到特定领域和任务，我们可以发掘它们的全部潜力并革新各个行业。
面向特定领域应用的微调策略
有各种面向特定领域应用的LLM微调策略。我们将深入探讨几种常用的方法：
提示工程
提示工程微调策略利用模型的上下文窗口和精心设计的提示来指导模型生成所需的输出。该方法利用模型的语言理解和推理能力，生成特定任务的输出，而无需修改内部架构。
可以使用一次学习或少量样本学习来提供示例以及用于模型学习的提示。然后，模型根据这些数据对新的提示生成输出。
这是一种非常高效和灵活的微调方式，但添加示例可能需要大量的存储空间，因此对于较小的模型可能不太合适。
全面微调
全面微调，顾名思义，需要训练基本模型中的每个参数以适应给定的任务。这个结果模型是经过高度定制的，性能极佳。
由于资源和计算方面的成本，这种微调方法并不经常使用。因此，可以使用其他需要较少成本的模型，只训练少量参数来获得几乎相似的结果。
指导或监督微调
微调LLM模型的策略之一是监督微调。它涉及使用提示示例以及对该提示的响应来训练机器学习模型。其目的是为模型提供详细的指导，而不是在上下文窗口内。
有时，当模型学习到新信息时，权重会被更新，由于权重的最小化，一些信息可能会丢失。这种现象被称为灾难性遗忘。我们的目标是尽量减少灾难性遗忘，即在学习新事物时保留先前学习到的信息。
参数高效微调（PEFT）
参数高效微调是一种微调方法，它保留或“冻结”了模型的预训练参数，并且只微调小的子集参数。通过这种方式，我们可以最小化灾难性遗忘，因为原始LLM被保留下来，只有特定任务的参数被微调。
这是在保留有价值的预训练知识的基础上，通过减少参数数量适应特定任务，最小化灾难性遗忘，并降低与传统微调相关的计算和存储费用之间的平衡。
PEFT的另一个优点是可以在不同模型之间进行互换，即一个模型可以进行传统上为其他模型完成的任务的微调。
低秩调整（LoRA）
LoRA是PEFT的变体，其在网络权重参数中添加了另一组参数。在较低维度空间中，这些低维参数是唯一被修改的参数。其余参数被冻结。
LoRA使用奇异值分解（SVD）将高秩矩阵转化为低秩矩阵。LoRA适配器是模块化的，可以作为不同模型中独立的模块被保留和使用。
结论
LLM微调是一个两步过程，包括使用大量数据进行预训练模型，并对域特定学习进行微调。
提示工程利用模型的上下文窗口生成提示和生成所需的输出。监督或指导微调与提示工程类似，只是向模型提供了详细的指导。
完全微调训练每个参数，并产生高度定制的模型，但成本较高。PEFT保留了预训练参数，并仅在一小部分参数上进行微调，降低了灾难性遗忘的风险。LoRA是PEFT的一种变体，允许在权重网络中添加额外的参数。